Enkelt glidande medelvärde. Den andra ad hoc-metoden är Enkelt glidande medelvärde där tidigare värden används för att hitta den lämpligaste parametern som ger det lägsta prognostiseringsfelet. Den avgörande delen i denna metod är korrekt val av antal perioder som tagits i prognos Weatherford och Kimes 2003 testade 2 8 perioder och visade att det lägsta felet gav 8 period glidande medelvärden Prognosen matematiskt beräknas enligt följande. där F t 1 - prognos i rumsbehov i perioden t 1, x är antalet sålda rum I period I, N-antalet tidigare perioder Phumchusri och Mongkolkul, 2012 Enkelt glidande medelvärde är enkelt, snabbt att beräkna och reagera snabbare på förändringar i efterfrågan när N-perioden är liten. Men den här metoden har två stora nackdelar För det första antas det att senaste observationer är bättre förutsägare än äldre data För det andra, när data uppvisar uppåtgående eller nedåtriktad trend, kommer metoden ständigt att prognostiseras eller förskjutas för att klara av en sådan trend s Talluri och Van Ryzin 2004 rekommenderar att du använder dubbelt eller tredubbelt glidande medel. Tillämpningen av denna metod på vår dataset finns här Enkel Flytta Average. In vår ansökan av denna prognosmetod aktiverad för att uppnå MAPE av 4, vilket är ett mycket bra exempel Men som tidigare nämnts är denna metod en dålig förutsägare när efterfrågan är mer instabil. Följande diagram visar en sådan situation, där MAPE uppgick till 60 i modell 2 prognostiserade värden1 2 perioder och 55 i modell 8 prognostiserade värden2 8 perioder. Phumchusri, D Mongkolkul, J 2012 Hotel Room Efterfrågan via Observerad Bokningsinformation Proceedings of Asia Pacific Industrial Engineering Management Systems Conference 2012, s. 1978-1985.Talluri, K och Van Ryzin, G 2004 Teori och praktik av inkomsthantering Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, LR Kimes, SE 2003 En jämförelse av prognosmetoder för hotellomsättningshantering International Journal of Forecasting vol 19, nr 3, sid 401-415.Search motor. Kvantitativa tillvägagångssätt för prognoser. De flesta av de kvantitativa teknikerna beräknar efterfrågesprognosen som ett medelvärde från den tidigare efterfrågan. Följande är de viktiga efterfråganprognostekniker. Enkel medelvärde Ett enkelt medelvärde av krav som uppstår under alla tidigare tidsperioder tas som efterfrågan prognos för nästa tidsperiod i den här metoden Exempel 1.Simple moving average method Vid denna metod tas medelvärdet av kraven från flera av de senaste perioderna som efterfrågesprognos för nästa tidsperiod Antalet tidigare perioder att vara som används i beräkningar väljs i början och hålls konstant som 3-glidande medelvärde Exempel 2.Vågat glidande medelvärde Med denna metod tilldelas ojämna vikter till tidigare efterfrågade data medan man beräknar enkelt glidande medelvärde som efterfrågesprognosen för nästa tidsperiod Vanligtvis är senaste data tilldelad den högsta viktfaktorn Exempel 3.Exponentiell utjämningsmetod I denna metod, vikt s tilldelas i exponentiell ordning Vikten minskar exponentiellt från senaste efterfrågadata till äldre efterfrågningsdata Exempel 4.Regressionsanalysmetod I den här metoden används tidigare efterfrågadata för att upprätta ett funktionellt förhållande mellan två variabler En variabel är känd eller antas vara känt och brukade förutspå värdet av annan okänd variabel, dvs efterfrågan Exempel 5.Fel i prognoser. Resultatet i prognosen är ingenting annat än den numeriska skillnaden i prognostiserad efterfrågan och den faktiska efterfrågan MAD Medel Absolut Avvikelse och Bias är två åtgärder som används för att bedöma noggrannheten för den prognostiserade efterfrågan. Det kan noteras att MAD uttrycker magnitud men inte riktningen för felet. Simpel rörlig genomsnitts - SMA. BREAKING DOWN Enkelt rörligt medelvärde - SMA. A enkelt rörligt medelvärde är anpassningsbart genom att det kan beräknas för ett annat antal tidsperioder, helt enkelt genom att lägga till slutkursen för säkerheten under ett antal tidsperioder och sedan dela denna summa med antal tidsperioder som ger det genomsnittliga priset på säkerheten över tidsperioden Ett enkelt glidande medel ökar volatiliteten och gör det enklare att se prisutvecklingen för en säkerhet Om det enkla rörliga genomsnittet pekar upp betyder det att säkerheten s pris ökar Om det pekar ner betyder det att säkerhetspriset sänks. Ju längre tidsramen för glidande medel är, desto slätare är det enkla glidande medlet. Ett kortare glidande medelvärde är mer volatilt, men läsningen är närmare källa data. Analytisk betydelse. Moving medelvärden är ett viktigt analytiskt verktyg som används för att identifiera nuvarande prisutvecklingar och potentialen för en förändring i en etablerad trend Den enklaste formen av att använda ett enkelt glidande medelvärde i analys använder det för att snabbt identifiera om en säkerhet är i en uptrend eller downtrend Ett annat populärt, om än något mer komplext analysverktyg, är att jämföra ett par enkla glidande medelvärden med varje täckande olika tidsramar I fa kortfristigt enkelt glidande medelvärde är över ett längre siktvärde, en upptrend förväntas å andra sidan, ett långsiktigt medelvärde över ett kortare siktvärde signalerar en nedåtgående rörelse i trenden. populära handelsmönster. två populära handel mönster som använder enkla glidande medelvärden inkluderar dödskorset och ett gyllene kors Ett dödskors inträffar när det 50-dagars enkla glidande medelvärdet passerar under 200-dagars glidande medelvärde. Detta anses vara en baisse signal, att ytterligare förluster finns i butik. Det gyllene korset inträffar när ett kortsiktig glidande medel bryter över ett långsiktigt glidande medelvärde. Förstärkt av höga handelsvolymer kan detta signalera att ytterligare vinster finns i butik.
No comments:
Post a Comment